วิธีสร้างการเข้ารหัสพร็อกซีโดยใช้ Claude Haiku 4.5

Claude Haiku 4.5 เกิดขึ้นโดยเจตนาในการเล่นในเลน "เร็ว ราคาถูก แต่ยังคงฉลาดมาก": Anthropic วางตำแหน่งให้โค้ดนี้มอบประสิทธิภาพการเขียนโค้ดระดับ Sonnet และประสิทธิภาพการทำงานของเอเจนต์ด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่ามากและความหน่วงที่เร็วกว่า ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับเอเจนต์ย่อยและงานที่มีปริมาณงานสูง ซึ่งทำให้ Claude Haiku 4.5 เหมาะอย่างยิ่งเมื่อคุณต้องการให้โมเดลทำหน้าที่เป็น ตัวเข้ารหัสพร็อกซี — กล่าวคือ แปลงข้อความของผู้ใช้ให้เป็นรูปแบบที่กะทัดรัดและเป็นมิตรกับเครื่อง (JSON ที่มีโครงสร้าง, โค้ดความหมายสั้น, เวกเตอร์เจตนา, ป้ายกำกับ) ที่ส่วนประกอบปลายน้ำ (ตัวดึงข้อมูล, ตัวเรียกใช้เครื่องมือ, ที่จัดเก็บเวกเตอร์) สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วและราคาถูก

จะสร้างการเข้ารหัสพร็อกซีโดยใช้ Claude Haiku 4.5 ได้อย่างไร

การเข้ารหัสพร็อกซี = แปลงภาษาแบบฟรีฟอร์ม → การนำเสนอแบบโครงสร้างที่กะทัดรัด เหมาะสำหรับเครื่อง ตัวอย่าง: สคีมาการดำเนินการ JSON ({"intent":"create_issue","priority":"high","tags":}), คำอธิบายสั้นแบบมาตรฐานสำหรับการดึงข้อมูล หรือ ADT (โทเค็นตัวอธิบายการดำเนินการ) ที่บริการปลายทางสามารถแยกวิเคราะห์ได้ การทำเช่นนี้ด้วย LLM แบบเบา แทนที่จะเป็นเครื่องมือวางแผนแบบหนัก จะช่วยเร่งกระบวนการประสานงานและลดต้นทุนได้อย่างมาก

A การเข้ารหัสพร็อกซี คือตัวแทนข้อมูลอินพุตระดับกลางน้ำหนักเบาที่คุณสร้างขึ้นอย่างประหยัดและกำหนดได้เองเพื่อป้อนให้กับระบบปลายทาง (แบบจำลองการค้นหา การดึงข้อมูล การกำหนดเส้นทาง หรือการให้เหตุผลที่หนักกว่า) ด้วย Claude Haiku 4.5 ซึ่งเป็นแบบจำลองตระกูล Claude ขนาดเล็กที่เพิ่งเปิดตัวใหม่ ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมกับต้นทุนและค่าความหน่วงเวลา คุณสามารถนำตัวเข้ารหัสพร็อกซีไปใช้งานได้จริงสองวิธี:

การเข้ารหัสข้อความที่มีโครงสร้างผ่านคำเตือนแบบกำหนดแน่นอน — ขอให้ Haiku 4.5 ปล่อย JSON หรือสตริงโทเค็นรูปแบบคงที่ขนาดกะทัดรัด ซึ่งรวบรวมแอตทริบิวต์ที่สำคัญ หมวดหมู่ และบทสรุปความหมายสั้นๆ เพื่อนำไปใช้งานต่อ สิ่งนี้มีประโยชน์เมื่อคุณต้องการการเข้ารหัสที่มนุษย์สามารถอ่านได้ แก้ไขข้อบกพร่องได้ และพฤติกรรมแบบกำหนดได้ ในราคาประหยัด
การฝังเวกเตอร์ (ไฮบริด) — ใช้จุดสิ้นสุดการฝังเฉพาะ (หรือโมเดลการฝัง) สำหรับเวกเตอร์ตัวเลขและใช้ Claude Haiku 4.5 เป็นตัวแทนการประสานงาน/การกำหนดเส้นทางที่ตัดสินใจว่าจะเรียกใช้โมเดลการฝังเมื่อใดและอย่างไร หรือเพื่อแบ่งส่วนและประมวลผลข้อความล่วงหน้าสำหรับการเรียกใช้การฝัง

ทั้งสองแนวทางนี้มีการผสมผสานที่แตกต่างกันของความสามารถในการตีความ ต้นทุน และความเร็ว Claude Haiku 4.5 ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อให้เป็นโมเดลที่รวดเร็วและคุ้มต้นทุนสำหรับการเข้ารหัสและกรณีการใช้งานของตัวแทน ทำให้รูปแบบการเข้ารหัสพร็อกซีที่มีเวลาแฝงต่ำนั้นใช้งานได้จริงในการผลิต

เหตุใดจึงใช้ Claude Haiku 4.5 เป็นตัวเข้ารหัสพร็อกซีของคุณ

Anthropic แนะนำ Haiku 4.5 เป็น เล็ก รวดเร็ว และคุ้มต้นทุน รุ่น Claude 4.5 ที่ยังคงรักษาความสามารถในการเขียนโค้ด/ใช้งานคอมพิวเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่ทำงานด้วยความหน่วงและต้นทุนที่ต่ำกว่ารุ่น Frontier มาก จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับบทบาทที่มีปริมาณงานสูงและความหน่วงต่ำ เช่น:

การประมวลผลล่วงหน้าและการทำให้ปกติของขอบ: ทำความสะอาดคำเตือนผู้ใช้ แยกฟิลด์ที่มีโครงสร้าง ดำเนินการจำแนกประเภทความตั้งใจ
การดำเนินการตัวแทนย่อย: รันเวิร์กเกอร์จำนวนมากพร้อมกันเพื่อทำภารกิจเล็กๆ ให้เสร็จสมบูรณ์ (เช่น การสรุปการค้นหา การสร้างสไนปเป็ต การสร้างนั่งร้านการทดสอบ)
การกำหนดเส้นทาง / การพร็อกซี: ตัดสินใจว่าอินพุตใดที่ต้องได้รับความสนใจจาก Sonnet (frontier) เทียบกับการจัดการของ Claude Haiku ทั้งหมด

การประกาศของ Anthropic เน้นย้ำถึงข้อได้เปรียบด้านความเร็วและต้นทุนของ Claude Haiku 4.5 และวางตำแหน่งให้เหมาะสำหรับการประสานงานของตัวแทนย่อยและงานแบบเรียลไทม์

เหตุผลการดำเนินงานที่สำคัญ:

ค่าใช้จ่ายและความเร็ว: Anthropic ออกแบบ Haiku 4.5 เพื่อให้คงไว้ซึ่งการเข้ารหัสและความสามารถของตัวแทนที่ใกล้เคียงกับ Sonnet ในขณะที่ยังเร็วกว่าและถูกกว่ามากต่อการโทร ซึ่งถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับสถานการณ์ที่มีการกระจายตัวสูง (ตัวแทนย่อยจำนวนมากแต่ละตัวจำเป็นต้องเรียกการเข้ารหัสบ่อยครั้ง)
การปรับปรุงตัวแทน: Claude Haiku 4.5 แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่เป็นรูปธรรมใน “การเข้ารหัสแบบเอเจนต์” ซึ่งก็คือความสามารถในการสร้างผลลัพธ์แผนปฏิบัติการที่มีโครงสร้างอย่างน่าเชื่อถือ และสามารถใช้เป็นเอเจนต์ย่อยในรูปแบบการประสานงานได้ การ์ดระบบของ Anthropic เน้นย้ำถึงความก้าวหน้าในงานเอเจนต์และการใช้งานคอมพิวเตอร์ ซึ่งเป็นสิ่งที่คุณต้องการในตัวเข้ารหัสพร็อกซี: ผลลัพธ์ที่สอดคล้องและสามารถแยกวิเคราะห์ได้ ใช้ Haiku เพื่อสร้างการเข้ารหัส JSON ที่ผ่านการตรวจสอบความถูกต้อง หรือบทสรุปแบบ Canonical สั้นๆ ที่ส่วนประกอบปลายน้ำสามารถแยกวิเคราะห์ได้โดยไม่ต้องมีขั้นตอน ML เพิ่มเติม
ความพร้อมของระบบนิเวศ: Claude Haiku 4.5 พร้อมใช้งานบน API surface (Anthropic และ โคเมทเอพีไอ) และการบูรณาการกับระบบคลาวด์ (เช่น Amazon Bedrock, Vertex AI) ทำให้การปรับใช้มีความยืดหยุ่นสำหรับองค์กร

แนวทางปฏิบัติในการ "เข้ารหัสพร็อกซี" ด้วย Claude Haiku 4.5

ด้านล่างนี้เป็นสองแนวทางที่ปลอดภัยและปฏิบัติได้จริง: การเข้ารหัสพร็อกซีแบบมีโครงสร้าง โดยใช้คำกระตุ้นทางวิศวกรรม Haiku 4.5 และ การฝังแบบไฮบริด แนวทางที่ Haiku จัดเตรียมการเรียกข้อมูลแบบฝัง

A — การเข้ารหัสพร็อกซีที่มีโครงสร้างผ่านการแจ้งเตือนแบบกำหนดแน่นอน

เป้าหมาย: สร้างการเข้ารหัสที่กะทัดรัด ทำซ้ำได้ และอ่านได้โดยมนุษย์ (เช่น JSON 6 ฟิลด์) ที่จับเจตนา เอนทิตี สรุปสั้น แท็กหมวดหมู่ และแฟล็กความเชื่อมั่น

ควรใช้เมื่อใด: เมื่อความสามารถในการตีความ การแก้จุดบกพร่อง และขนาดเอาต์พุตที่เล็กมีความสำคัญมากกว่าความคล้ายคลึงของเวกเตอร์เชิงตัวเลข

วิธีการทำงาน:

ส่งแต่ละข้อความไปยัง Claude Haiku 4.5 ด้วย ระบบแจ้งเตือนที่เข้มงวด ที่กำหนดรูปแบบ JSON ที่คุณต้องการอย่างชัดเจน
ตั้งอุณหภูมิเป็น 0 (หรือต่ำ) และจำกัดความยาวโทเค็น
โมเดลจะส่งคืนสตริง JSON ที่ไมโครเซอร์วิสของคุณแยกวิเคราะห์และทำให้เป็นมาตรฐาน

ข้อดี: ตรวจสอบง่าย เสถียร ต้นทุนต่ำ รวดเร็ว
การประนีประนอม: ไม่สามารถใช้งานได้โดยตรงเป็นเวกเตอร์ตัวเลขสำหรับการค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด อาจต้องใช้การแฮช/การเข้ารหัสเพื่อเปรียบเทียบ

B — ไพพ์ไลน์การฝังไฮบริด (Haiku เป็นพรีโพรเซสเซอร์/เราเตอร์)

เป้าหมาย: รับเวกเตอร์ตัวเลขสำหรับการค้นหาเชิงความหมายในขณะที่ใช้ Haiku เพื่อประมวลผลล่วงหน้า แบ่งส่วน และทำเครื่องหมายสิ่งที่ควรฝังไว้

วิธีการทำงาน:

Haiku รับอินพุตแบบดิบและสร้างขอบเขตชิ้นส่วน ข้อความที่เป็นมาตรฐาน และฟิลด์เมตาข้อมูล
สำหรับแต่ละชิ้นส่วน Haiku ทำเครื่องหมายว่า "embed = true" ให้เรียกใช้ API การฝังแบบเฉพาะ (อาจเป็นการฝังของ Anthropic หรือโมเดลเวกเตอร์)
เก็บข้อมูลที่ฝังไว้ + เมตาข้อมูลของ Haiku ไว้ในฐานข้อมูลเวกเตอร์ของคุณ

ข้อดี: ผสานรวมความเร็ว/ประสิทธิภาพด้านต้นทุนของ Claude Haiku สำหรับงานที่กำหนดได้เอง เข้ากับการฝังคุณภาพสูงเมื่อจำเป็น Orchestrator สามารถแบทช์การเรียกใช้งานการฝังหลายรายการเพื่อควบคุมค่าใช้จ่าย โดยทั่วไป API การฝังจะแยกจาก Haiku ออกแบบ Orchestrator ของคุณเพื่อเลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับการฝัง

ตัวอย่างการทำงานขั้นต่ำ (Python)

ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่าง Python สั้นๆ และใช้งานได้จริงซึ่งแสดงรูปแบบทั้งสองแบบ:

การเข้ารหัสพร็อกซีแบบมีโครงสร้าง ด้วย claude-haiku-4-5 ผ่านทาง Python SDK ของ Anthropic
พันธุ์ไฮบริด แสดงให้เห็นว่าคุณอาจเรียกจุดสิ้นสุดการฝังสมมติฐานได้อย่างไรหลังจากที่ Claude Haiku ตัดสินใจว่าจะฝังชิ้นส่วนใด

หมายเหตุ: เปลี่ยน ANTHROPIC_API_KEY และการฝังรหัสโมเดลด้วยค่าจากบัญชีและผู้ให้บริการของคุณ ตัวอย่างนี้เป็นไปตามรูปแบบการเรียกใช้ Anthropic SDK client.messages.create(...) มีการบันทึกไว้ใน SDK และตัวอย่างอย่างเป็นทางการ

# proxy_encoder.py

import os
import json
from typing import List, Dict
from anthropic import Anthropic  # pip install anthropic

ANTHROPIC_API_KEY = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
client = Anthropic(api_key=ANTHROPIC_API_KEY)

HAIKU_MODEL = "claude-haiku-4-5"   # official model id — verify in your console

SYSTEM_PROMPT = """You are a strict encoder agent. For each input text, output EXACTLY one JSON object
with the schema:
{
  "id": "<document id>",
  "summary": "<one-sentence summary, <= 20 words>",
  "entities": ,
  "categories": ,
  "needs_escalation": true|false,
  "notes": "<optional short note>"
}
Return ONLY the JSON object (no explanation). Use truthful concise values. If unknown, use empty strings or empty lists.
"""

def structured_encode(doc_id: str, text: str) -> Dict:
    prompt = SYSTEM_PROMPT + "\n\nInputText:\n\"\"\"\n" + text + "\n\"\"\"\n\nRespond with JSON for id: " + doc_id
    resp = client.messages.create(
        model=HAIKU_MODEL,
        messages=[{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
                  {"role": "user", "content": "Encode document id=" + doc_id + "\n\n" + text}],
        max_tokens=300,
        temperature=0.0  # deterministic outputs

    )
    # the SDK returns a field like resp (consult your SDK version)

    raw = resp.get("content") or resp.get("message") or resp.get("completion") or ""
    # try to find JSON in response (robust parsing)

    try:
        return json.loads(raw.strip())
    except Exception:
        # simple recovery: extract first { ... } block

        import re
        m = re.search(r"\{.*\}", raw, flags=re.DOTALL)
        if m:
            return json.loads(m.group(0))
        raise

# Example: hybrid pipeline that optionally calls an embeddings service

def process_and_maybe_embed(doc_id: str, text: str, embed_callback):
    encoding = structured_encode(doc_id, text)
    print("Haiku encoding:", encoding)

    if encoding.get("needs_escalation"):
        # escalate logic - send to a high-quality reasoning model or human

        print("Escalation requested for", doc_id)
        return {"encoding": encoding, "embedded": False}

    # Decide whether to embed (simple rule)

    if "important" in encoding.get("categories", []):
        # prepare canonical text (could be a field from encoding)

        canonical = encoding.get("summary", "") + "\n\n" + text
        # call the embedding callback (user provides function to call embeddings model)

        vector = embed_callback(canonical)
        # store vector and metadata in DB...

        return {"encoding": encoding, "embedded": True, "vector_length": len(vector)}

    return {"encoding": encoding, "embedded": False}

# Example placeholder embedding callback (replace with your provider)

def dummy_embed_callback(text: str):
    # Replace with: call your embeddings API and return list

    # Eg: client.embeddings.create(...), or call to other provider

    import hashlib, struct
    h = hashlib.sha256(text.encode("utf-8")).digest()
    # turn into pseudo-float vector for demo — DO NOT use in production

    vec = ]
    return vec

if __name__ == "__main__":
    doc = "Acme Corp acquired Cyclone AB for $300M. The deal expands..."
    out = process_and_maybe_embed("doc-001", doc, dummy_embed_callback)
    print(out)

หมายเหตุและข้อควรพิจารณาในการผลิต

ใช้ temperature=0.0 เพื่อบังคับให้เกิดผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างชัดเจนและกำหนดแน่นอน
ตรวจสอบความถูกต้องของรูปแบบ JSON อย่างเข้มงวด ปฏิบัติต่อผลลัพธ์ของโมเดลว่าไม่น่าเชื่อถือจนกว่าจะมีการแยกวิเคราะห์และตรวจสอบความถูกต้อง
ใช้การแคชแบบรวดเร็วและการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน (ชิ้นส่วนทั่วไป) เพื่อลดต้นทุน เอกสารของ Anthropic แนะนำให้ใช้การแคชแบบรวดเร็วเพื่อลดต้นทุน
สำหรับการฝัง ให้ใช้โมเดลการฝังเฉพาะ (ของ Anthropic หรือผู้ให้บริการรายอื่น) หรือบริการเวกเตอร์ Haiku ไม่ใช่จุดสิ้นสุดของการฝังโดยเฉพาะ ให้ใช้ API การฝังตัวเลขเฉพาะเมื่อคุณต้องการค้นหาความคล้ายคลึงกัน

เมื่อถึง ไม่ ใช้ Haiku เพื่อการเข้ารหัส

หากคุณต้องการการฝังที่มีคุณภาพสูงสุดสำหรับความคล้ายคลึงทางความหมายในระดับขนาดใหญ่ ให้ใช้แบบจำลองการฝังสำหรับการผลิต Haiku เหมาะอย่างยิ่งสำหรับใช้เป็นพรีโพรเซสเซอร์ราคาประหยัดและสำหรับการเข้ารหัสแบบมีโครงสร้าง แต่โดยทั่วไปแล้ว คุณภาพเวกเตอร์เชิงตัวเลขจะได้ผลดีที่สุดโดยใช้จุดสิ้นสุดการฝังเฉพาะทาง

วิธีการเข้าถึง Claude Haiku 4.5 API

CometAPI เป็นแพลตฟอร์ม API แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI มากกว่า 500 โมเดลจากผู้ให้บริการชั้นนำ เช่น ซีรีส์ GPT ของ OpenAI, Gemini ของ Google, Claude ของ Anthropic, Midjourney, Suno และอื่นๆ ไว้ในอินเทอร์เฟซเดียวที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา ด้วยการนำเสนอการตรวจสอบสิทธิ์ การจัดรูปแบบคำขอ และการจัดการการตอบสนองที่สอดคล้องกัน CometAPI จึงทำให้การรวมความสามารถของ AI เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณง่ายขึ้นอย่างมาก ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแชทบ็อต เครื่องกำเนิดภาพ นักแต่งเพลง หรือไพพ์ไลน์การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล CometAPI ช่วยให้คุณทำซ้ำได้เร็วขึ้น ควบคุมต้นทุน และไม่ขึ้นอยู่กับผู้จำหน่าย ทั้งหมดนี้ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดในระบบนิเวศ AI

นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ คล็อด ไฮกุ 4.5 API ผ่านทาง CometAPI รุ่นใหม่ล่าสุด ได้รับการอัปเดตอยู่เสมอจากเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ

พร้อมไปหรือยัง?→ ลงทะเบียน CometAPI วันนี้ !

หากคุณต้องการทราบเคล็ดลับ คำแนะนำ และข่าวสารเกี่ยวกับ AI เพิ่มเติม โปรดติดตามเราที่ VK, X และ ไม่ลงรอยกัน!

สรุป

Claude Haiku 4.5 มอบรากฐานที่ใช้งานได้จริงและต้นทุนต่ำสำหรับการสร้างบริการเข้ารหัสพร็อกซี โดยเฉพาะอย่างยิ่งในฐานะตัวแทนย่อยในระบบหลายตัวแทนที่ความเร็ว การกำหนด และต้นทุนเป็นสิ่งสำคัญ ใช้ Haiku เพื่อสร้างการเข้ารหัสที่มีโครงสร้างและตรวจสอบได้ และเพื่อประสานสิ่งที่ควรฝังหรือส่งต่อไปยังโมเดลที่แข็งแกร่งกว่า ผสานความหน่วงต่ำของ Haiku เข้ากับออร์เคสเตรเตอร์ (หรือโมเดล Sonnet ที่มีความสามารถสูงกว่า) เพื่อนำรูปแบบการลดแผนที่ การส่งต่อ และเวิร์กเกอร์แบบขนานที่มีประสิทธิภาพตามที่อธิบายไว้ข้างต้นมาใช้ สำหรับการผลิต ให้ปฏิบัติตามแนวปฏิบัติการเขียนโปรแกรมเชิงรับ: การตรวจสอบความถูกต้องของสคีมา การแคชพร้อมท์ การควบคุมอัตรา และเส้นทางการส่งต่อที่ชัดเจน